Google DeepMind представила модель AlphaGenome 2, предназначенную для анализа влияния генетических изменений на работу различных типов клеток. Новая разработка стала преемником модели AlphaGenome, выпущенной годом ранее, и обеспечивает более детальное прогнозирование экспрессии генов.
Обучение модели проводилось на базе более 100 миллионов профилей отдельных клеток, охватывающих 68 типов тканей. По данным разработчиков, AlphaGenome 2 выявляет почти вдвое больше вариантов, влияющих на экспрессию генов, чем предыдущая версия, и способна работать с новыми типами клеток без переобучения.
Высокая точность AlphaGenome 2 требует значительных вычислительных мощностей, что делает её использование более затратным по сравнению с предшественником. В связи с этим DeepMind не планирует полностью заменять первую версию модели, так как она остается более эффективной для масштабных задач.
Инструмент стал доступен для некоммерческих исследований через API AlphaGenome, для коммерческих целей запущен ограниченный закрытый превью-доступ. В будущем компания намерена расширять возможности модели, включая данные по различным биологическим видам.
